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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种基于BCG的非接触式实时心率检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121313162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511884266.1，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权一种基于BCG的非接触式实时心率检测方法及系统是由赵亮;刘三女牙;李雪;王林聪;戴志诚;朱晓亮;孙建文设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BCG的非接触式实时心率检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于非接触式心率检测领域，具体公开一种基于BCG的非接触式实时心率检测方法及系统。包括：检测到用户与嵌入设备紧密贴合时，响应于心率检测命令，获取BCG信号，嵌入设备中设置有BCG传感器；对BCG信号进行包络检波，从BCG信号中提取与用户心脏活动相关的生命体征信号；基于生命体征信号和第一神经网络模型，得到一维时域第一增强信号；基于生命体征信号和第二神经网络模型，生成增强后的二维时频图后，逆短时傅里叶变换恢复为一维时域第二增强信号；对两路一维时域增强信号进行心率计算并融合，得到最终心率估计值。本申请从时域频域两个角度增强信号再进行实时心率检测，能有效提升心率检测的精度，灵活性强、实时性好。

本发明授权一种基于BCG的非接触式实时心率检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BCG的非接触式实时心率检测方法，其特征在于，包括： 检测到用户与嵌入设备紧密贴合时，响应于心率检测命令，获取BCG信号，所述嵌入设备中设置有BCG传感器； 对BCG信号进行包络检波，从BCG信号中提取与用户心脏活动相关的生命体征信号； 基于生命体征信号和第一神经网络模型，得到一维时域第一增强信号； 基于生命体征信号和第二神经网络模型，生成增强后的二维时频图后，逆短时傅里叶变换恢复为一维时域第二增强信号； 对两路一维时域增强信号进行心率计算并融合，得到最终的心率估计值； 其中，第一神经网络模型和第二神经网络模型不同； 所述第二神经网络模型采用结合二维卷积神经网络与长短期记忆网络的深度神经网络，包含三类核心模块：编码器模块、LSTM模块及与编码器对称的解码器模块；其中，编码器模块内部完成短时傅里叶变换，经四层二维卷积提取特征后输出二维特征图；二维特征图输入LSTM模块后，首先进行维度重构得到一维特征向量，接着应用两层LSTM捕获长程时序依赖关系，最后在输出端通过逆变换恢复至与编码器输出形态一致的张量；解码器模块采用对称反卷积结构，并通过跳跃连接融合对应编码层的输出，生成增强后的二维时频图，随后执行逆短时傅里叶变换，将增强后的二维时频图恢复为一维时域增强信号。

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